Usando broom

Muitas tarefas de programação ficam mais fáceis quando você mantém todos os dados dentro de data frames. Isso é ainda mais verdadeiro se você é fã do tidyverse, onde dplyr e ggplot2 exigem o uso de data frames. O pacote broom contém funções que decompõem modelos em três data frames: um com os elementos no nível dos coeficientes (os próprios coeficientes, além dos valores de p de cada coeficiente), outro com os elementos no nível das observações (como valores ajustados e resíduos) e um terceiro com os elementos no nível do modelo (principalmente métricas de desempenho).

As funções do broom são genéricas. Ou seja, elas funcionam com muitos tipos de modelo, não apenas com objetos de modelo de regressão linear. Elas também funcionam com objetos de modelo de regressão logística (como você verá no Capítulo 4) e muitos outros tipos de modelo.

mdl_price_vs_conv está disponível e broom está carregado.